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基于随机森林算法的两阶段变量选择研究

来源 :系统科学与数学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：dej0415

【摘 要】

：

变量选择在高维数据处理中尤为重要,其中变量的重要性评级是关键问题.文章提出基于随机森林两阶段逐步变量选择算法.第一阶段提出变量重要性排序改进方法,目的进一步提高重要

【作 者】

：

冯盼峰  温永仙 

【机 构】

：

福建农林大学计算机与信息学院;

【出 处】

：

系统科学与数学

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

随机森林 变量选择 变量重要性 QTL定位 

【基金项目】

：

国家自然科学基金(31571558,31171448);福建省自然科学基金面上项目(2017J01606);福建农林大学科技创新专项基金(KFA17028A)资助课题

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变量选择在高维数据处理中尤为重要,其中变量的重要性评级是关键问题.文章提出基于随机森林两阶段逐步变量选择算法.第一阶段提出变量重要性排序改进方法,目的进一步提高重要变量与噪声变量的区分度.第二阶段基于随机森林的逐步变量选择.通过模拟数据验证该方法的有效性和可行性.对水稻数据QTL定位进行实证研究,将基于两阶段随机森林逐步变量选择算法与SCAD、Elastic Net、传统QTL定位WinQTLcart2.5软件的运行结果比较,发现基于随机森林两阶段逐步变量选择算法能有效筛选变量.

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